最优控制(3)
控制工程基础-机电(3)

2
控制工程基础课程结构
控制工程基础总结
控制系统 工作 控制系统 的组成 原理 的分类
PID校正
控制系统的概念 分析
滞后校正
控制系统
校正
常用校 正方式
设计
对控制系统的基本要求
超前校正
滞后—— 超前校正
稳定性 准确性 快速性
时域分析法 频域分析法
3
第1章 绪论
惯性环节: 1
Ts 1
延迟环节: e s
13
第3章 系统的数学模型
第3章控系制统工的程数基学础模总型结
例:试求如图所示机械系统的传递函数。其中,F(t)为系统的 输入外力,y(t)为系统的输出位移,M1和M2为质量块,K1和K2 为弹簧的弹性系数,B为阻尼器的阻尼系数。(忽略质量块重力 作用)(共10分)
K G( j2)
1 4T 2
() G( j) arctanT (2) G( j2) arctan 2T
对于正弦输入r(t)=2sin2t的频率响应为:
r
(t
)c(t
)Asin1
2k
4tT
2
sin(c2(tt)
arcGtg(2jT))
Asin t
G(
j)
31
第5章 系统的频域分析
控制工程基础总结
K12
d
ds
(s
s3 2)2 (s
1)
(s
2)2
s2
2
K2 F(s)(s 1)s1 2
F (s)
(s
1 2)2
s
2 2
s
2 1
11
第3章 系统的数学模型
自动控制系统习题答案

2.9 有一 V-M 调速系统:电动机参数 PN =2.2kWrUN=22OVZ^=12.5^ nN=1500 r/min,电枢电阻 Ra=1.5Q・电枢回路电抗器电阻RL=0.8Q.整流装置内阻R卅1・OQ,触发整流环节的放大倍数《35。
要求系统满足调速范 FHI D=20.静差率 S<=10%:(1)il•算开环系统的静态速降M°p利调速婆求所允许的闭环静态速降Mo。
(2)采用转速负反馈组成闭环系统.试画出系统的原理图和静态结构图。
(3)调整该系统参数,使当Ug5V时,Sb n=n「则转速负反馈系数a应该是多少?(4)计算放大器所需的放大倍数。
解:(1)=>C =(220-12.5x1.5)/1500 = 201.25/1500 = 0」34Vmin/ r=>叫=I N x/?z/C r = 12.5x3.3/0.134 = 307.836r/min沁=“s/(D(l-.v)) = 1500xl0%/(20* 90%) = & 33r / min所以,△心=8.33/7 min(2)-J.R(3) (4) “ =(KpK$U:-胡/(G(l + K))= \KU;/a(l + K)卜[l d R/(C e(l + K))]K = (% / An f/)-l = 307.836/8.33-1 = 35.955 1500 = [35.955 xl5/a(l +35.955)] - [12.5 x 3.3 /(0.134(1 + 35.955))]na = 0.0096V mill/ /•空= 35.955® 34 十34K]a 35*0.0096也可以用*11略算法:& = KC e / K 、a • Ky = 35.955 x 0.134 / (35 x 0.01) = 13.762.4 直流电动机为 P N =74kW /UN=220V, l N =378A, n N =1430r/min. Ra=0.023 Q .相控整流器内阻 Rrec=0.022 Q 。
最优控制课件第3章

经典变分法局限性: 1、应用前提: a )控制量 u(t)的取值无约束。 b ) f、L、Φ等函数对其自变量二次连续可微,要求哈密 尔顿函数关于控制变量的偏导数存在 。 2、实际控制要求:
a )控制量u受不等式约束,如:M i (u ) 0 ,i=1,2,3……
b )性能指标有时关于u并不可微,要求哈密尔顿函数 关于控制变量的偏导数不存在 。
一般:对于实际系统根据物理意义有最优解 极小值原理 有唯一解-- 最优解
--------
--------
但是,对于线性系统可以证明极小值原理既是泛函取最小 值的必要条件,也是充分条件。
Optimal Control Theory
Dong Jie 2014. All rights reserved.
Date: File:
05.04.2015 OC_CH3.6
Optimal Control Theory & its Application
②在最优轨线上,与最优控制u*相对应的H函数取绝对极小 值,即 或 沿最优轨线
③H函数在最优轨线终点满足
Optimal Control Theory
Dong Jie 2014. All rights reserved.
Optimal Control Theory & its Application
取哈密尔顿函数为
则实现最优控制的必要条件是,最优控制u*、最优轨线x* 和最优协态矢量λ*满足下列关系式: ①沿最优轨线满足正则方程
当g中不含x时
Optimal Control Theory
Dong Jie 2014. All rights reserved.
最优控制课程课件II-5.HJB方程

Jie, Zhang (CASIA)
Optimal Control
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
最优控制的数学理论
. .. . . ..
4 / 67
回顾:Bellman 方程 回顾:Bellman 方程
离散时间最优控制问题
问题 1 (离散时间最优控制问题)
13 / 67
Hamilton-Jacobi-Bellman 方程 HJB 方程是最优控制的必要条件
4/4 HJB 方程必要性-取极限
两边同除 ∆t,取 ∆t → 0,即可得对于 t ∈ [t0, tf ] 都有 HJB 方程
∂V −
(x(t),
t)
=
min{g(x(t),
u(t),
t)
+
∂V [
(x(t),
t)]T f (x(t),
u(t),
t)}
∂t
u(t)
∂x
令 t = tf ,得到边界条件
V (x(tf ), tf ) = h(x(tf ), tf ).
(11)
Jie, Zhang (CASIA)
Optimal Control
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
最优控制的数学理论
. .. . . ..
10 / 67
Hamilton-Jacobi-Bellman 方程 HJB 方程是最优控制的必要条件
1/4 HJB 方程必要性-最优性原理
将性能指标分成 [t, t + ∆t] 和 [t + ∆t, tf ] 两段
最优控制应用基础-第三章

= L[x, t ] + ∑ λi f i [x, t ] + min ∑ [ g i (x, t ) + λ T (t )b j (x, t )]u j u
i =1 j =1
n
m
3
砰-砰控 制
H [x* (t ), u* (t ),λ * (t ), t ] = min H [x* (t ), u(t ),λ * (t ), t ]
1
砰-砰控制
Bang一、Bang-Bang 控制和最短时间控制
1.Bang-Bang 控制 Bang非线性系统 或写为
ɺ x = f [x(t ), t ] + B[x(t ), t ]u(t ), x(t0 ) = x 0
m
ɺ xi = f i [x(t ), t ] + ∑ bij [x(t ), t ]u j (t ), xi (t0 ) = xi 0 , i = 1,2,⋯, n
7
最短时间问题
2.最短时间问题 线性定常系统的最速控制问题 给定完全能控的线性时不变系统 ɺ x(t ) = Ax(t ) + Bu(t ), x(t0 ) = x 0 控制变量不等式约束 性能指标
tf 0
− 1 ≤ u j (t ) ≤ 1, j = 1,2,⋯ , m
J = ∫ dt
根据极小值原理可得到求解最短时间问题砰- 根据极小值原理可得到求解最短时间问题砰-砰控制的 必要条件 ɺ x* (t ) = Ax* (t ) + Bu* (t ) 规范方程) (规范方程) ∂H ɺ λ * (t ) = − = − ATλ * (t ) ∂x x(0)=x0, x(tf)=0 x(t 边界条件
tf
最优控制理论与系统第三版课程设计

最优控制理论与系统第三版课程设计设计背景与意义最优控制理论是现代控制领域的核心内容之一,它是将优化理论和控制理论有机结合的产物。
在工程实践中,最优控制理论被广泛应用于机械、航空、航天、自动化等领域中的复杂系统控制问题。
本次课程设计旨在通过实践,让学生更深入地理解最优控制理论的基本概念、设计方法和应用技巧,提高学生的实际操作能力和综合素质。
课程设计内容一、案例说明本次课程设计将以某飞行器为例,通过设计控制器的方式使其达到最优控制,也就是最大速度的情况下最小燃料消耗。
并根据实际系统反馈对设计的控制器进行调整优化。
二、设计流程1.建立系统模型将飞行器的状态和控制变量建立数学模型。
2.确定控制器类型选择合适的最优控制理论与方法,设计控制器。
3.模拟仿真使用Simulink软件进行模拟仿真,通过寻找最优控制策略使系统达到最优状态。
4.设计实验结合实际情况,设计并开展实验证明最优控制的效果。
三、实验要求1.独立完成实验设计、设置,唯一限制条件是实验所需资源不能超出课程要求。
2.实验完成过程中,重视记录和总结。
需要书写详细的实验报告,对实验过程、数据和分析进行说明。
3.需要根据实验结果进行总结思考,对设计控制器的方法、控制效果进行讨论。
四、实验日期本次课程设计将于X月X日开始,为期X周。
其中,模拟仿真时间1周,实验设计设置时间2周,实验完成并提交实验报告1周。
总结最优控制理论与系统课程设计是系统控制理论与工程实践的结合,是培养学生控制设计能力和解决实际问题能力的有效途径。
通过本次设计,学生将深入掌握最优控制手段,提高了实践能力,为未来工作和学习奠定了坚实基础。
《最优控制》教学大纲-hyq
第四章极小值原理及其应用(6学时)
4.1连续系统的极小值原理(2学时)
4.2最短时间控制问题(1学时)
4.3最少燃料控制问题(1学时)
4.4离散系统的极小值原理(2学时)
第五章线性系统二次型指标的最优控制——线性二次型问题(6学时)
5.1引言
最优控制教学大纲
(Optimal Control
课程代码
17004120
编写时间
2012.9
课程名称
最优控制
英文名称
Optimal Control
学分数
2
周学时
4
任课教师
黄毅卿
开课院系
自动化学院
预修课程
高数、泛函分析、控制理论基础
课程性质:
本科程是自动化方向的选修课程之一。
基本要求和教学目的:
介绍最优控制理论的基本知识和研究方法。学生通过本课程的学习,应该对最优控制理论的三个重要基础:Pontryagin最大值原理、LQ理论和动态规划方法有一个初步的了解。并能够利用它们解决一些最优控制问题。
Applied Optimal Control(应用最优控制——最优化·估计·控制)
Blaisdell P ublishing Company
1975(1982)
L.D.Berkovitz著,贺建勋等译
最优控制理论
上海科学技术出版社
1985
Dorald E. Kirk
Optimal ControlTheory - An Introduction
5.2终端时间有限时连续系统的状态调节器问题(2学时)
5.3稳态时连续系统的状态调节器问题(2学时)
5 最优控制-极小值原理
正常(或平凡)情况、奇异(或非平凡) 正常(或平凡)情况、奇异(或非平凡)情况
Bang-Bang控制原理 控制原理 是问题3 的时间最优控制, 设 u * ( t ) 是问题3-1的时间最优控制,
λ x* ( t ), ( t )
是相应的状态向量和协态向量,若问题是正常的, 是相应的状态向量和协态向量,若问题是正常的,则几乎所有 ),有下式成立 t ∈ t0 , t f (除去有限个开关时间),有下式成立 除去有限个开关时间),
在最优轨线末端哈密尔顿函数应满足的条件 (5)极值条件 极值条件
1 + λ T ( t ) f x* ( t ) , t + λ T ( t ) B x * ( t ) , t u * ( t ) =
{1 + λ T ( t ) f x* ( t ) , t + λ T ( t ) B x* ( t ) , t u * ( t )} min
u∈U
(50) ) (51) ) (52) )
或者
H ( x * , u* , λ* , t ) ≤ H [ x * , u, λ* , t ]
哈密顿函数沿最优轨线随时间的变化规律: 哈密顿函数沿最优轨线随时间的变化规律:
* * 在末值时刻 t f 是固定的情况 H (t ) = H (t f ) = const * *
3 极小值原理及其在快速控制中的应用
1 问题的提出 用变分法求解最优控制时, 用变分法求解最优控制时,认 不受限制。 为控制向量 u(t )不受限制。但是 实际的系统, 实际的系统,控制信号都是受到
u(t ) ∈ U ⊂ R r 某种限制的。 某种限制的。
因此, 因此,应用控制方程 ∂H = 0
《最优控制》第3章庞德里雅金极大值原理解析
tf
t0
第3章——庞德里雅金极大值原理
(1)最优轨线 x * (t ) 和协态向量 (t ) 满足规范方程组
x
H H x
(2)在最优轨线 x * (t )上与最优控制 u * (t )上对应的哈密顿 函数取最小值
H ( x*, u*, , t )umin H ( x, u, , t )
目标泛函:
J dt , | f (t ) | 1 0
8
tf
第3章——庞德里雅金极大值原理
1 x2 x 问题:设系统的状态方程 其中控制变量u (t ) 满足约束 x u 2
, 条件 | u(t) | 1 设系统的初始状态 x1 (0) x10 , x2 (0) x20 ;
快速控制系统的这个特性称为有限切换原理,相应的 控制方式称为Bang-bang控制。 (6)求最优轨线
①u 1 2 u dx2 dt x2 t c1 x2 (0) x20 x2 (t ) t x20 x 1 2 1 x2 x1 (t ) t x20t x10 x 2
7
第3章——庞德里雅金极大值原理
2、双积分装置时间最优控制系统 考察惯用语性负荷在一无阻尼环境中运动情况:
Y (s) 1 m y 2 (t ) f (t ) 设m 1 G ( s ) F (s) S
1 x2 x 设 x1 y, x2 x 1 y 得 2 u x
4
第3章——庞德里雅金极大值原理
(3)边界条件
x ( t ) x(t0 ) x0 , (t f ) ①当 f 不受限制, x(t f )
②当存在终端约束条件
[ x(t f ), t f ] 0时,x(t0 ) x0
14讲 最优控制-动态规划-三法比较
26
最优控制——动态规划 4.5 三种最优控制方法的关系
能源与动力学院系统控制与仿真研究室
27
能源与动力学院系统控制与仿真研究室
28
能源与动力学院系统控制与仿真研究室
29
能源与动力学院系统控制与仿真研究室
30
最优控制——动态规划 4.5 三种最优控制方法的关系
由于在推导上述欧拉公式时,以最优 解存在为前提, •即哈密顿-雅可比方程成立 所以,导出的欧拉方程代表的是 •必要条件
?起点和终端的其他情况自行论证起点和终端的其他情况自行论证能源与动力学院系统控制与仿真研究室25最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室26最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室27能源与动力学院系统控制与仿真研究室28能源与动力学院系统控制与仿真研究室29能源与动力学院系统控制与仿真研究室30最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系由于在推导上述欧拉公式时以最优解存在为前提解存在为前提?即哈密顿雅可比方程成立所以导出的欧拉方程代表的是?必要条件?必要条件能源与动力学院系统控制与仿真研究室31最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系极小值原理与变分法的关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室32能源与动力学院系统控制与仿真研究室33最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系动态规划与极小值原理的关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室34最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室35能源与动力学院系统控制与仿真研究室36最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室37能源与动力学院系统控制与仿真研究室38最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室39能源与动力学院系统控制与仿真研究室40能源与动力学院系统控制与仿真研究室41最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室42能源与动力学院系统控制与仿真研究室43最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系值得指出的是上述推证过程仅仅具有形式上的意义因为实际上除了线性二形式上的意义因为实际上除了线性二次型问题外哈密顿雅可比方程难以求解或者根本不存在二次连续可微的函解或者根本不存在二次连续可微的函但是上述推证揭示了变分法极小值动态规划之间的内在联系有利于深动态规划之间的内在联系有利于深入了解三种方法的应用条件和相互关系能源与动力学院系统控制与仿真研究室44最优控制动态规划45三种最优控制方法的关系重点掌握重点掌握连续控制系统动态规划最优解的求解步骤动态规划与极小值原理2
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(26)
边界条件为 P(tf) = F 将最优控制代入系统方程,可知最优轨线应满足
证明:必要性:若u*(t)为最优控制,可以证明(24)成立。 因为u*(t)是最优控制,所以满足极小值原理,构造
由极值条件可得
由正则方程可知
(27) 因为末态自由,所以横截条件为
假设
(28)
则
将系统方程代入,可得
再将(28)代入(27)可得
解:本题属于N=3级最优决策问题。根据递推方程(37) 令k=2
根据代价函数的末值项及系统方程,有
所以
因为u(k)无约束,令
可得
令k=1
可得 令k=0
可得
代入已知的x(0),按正向顺序求出
因此最优控制、最优轨线及最优代价为
4.4.2 离散动态规划
采用离散动态规划方法,可以方便地求出控制与状态变量 均有约束时离散系统的最优控制问题。 (1) 离散最优控制问题的动态规划解 设非线性离散系统的状态差分方程为
的存在。
设有N-k级决策过程
式中,j=k,…,N-1,u={u(k),…,u(N-1)}. 则始自第k级任一容 许状态x(k)的最小代价为
上式中右端第一项是第k级所付出的代价;第二项是从第
k+1级到第N级的代价和。因此式中求极小的运算分
为两部分:在本级决策u(k)作用下求极小,以及在剩余决 策序列{u(k+1),…,u(N-1)}作用下求极小,则上式变为
其中u(t)无约束,输出误差向量 e(t)= z(t) - y(t), z(t)为理想 输出,F(t),Q(t)非负定,R(t)正定,t0, tf 固定,确定最优 控制u*(t),使得性能指标极小。
在二次型性能指标中,其各项都有明确的物理含义,即
1) 末值项 ,若取
末值项的物理含义表示在控制结束后,对系统末态跟踪 误差的要求。
定矩阵。
定理 若矩阵对{A,B}完全可控, {A,D}完全可观,其中
DDT=Q,且D任意,则存在唯一为Riccati方程 的唯一解。
(3) 最优闭环系统的渐进稳定性 定理 由上面得到的闭环系统 是渐进稳定的。
对可控性的要求是防止不可控不稳定模态包含于性 能指标中,会使J→,从而最优解不存在; {A,D}可观是为了保证最优闭环系统渐进稳定。系统 可控假设和F=0意味着当tf →时,P 为正定矩阵; 对于无限时间调节器,一般要求tf →时,x(tf)=0, 即稳态误差为零,因此性能指标中不必加入终态性 能指标。
解:本题中
可控性与 可观性检测
可知u*(t)存在,解Riccati方程
可得
最优解为
最后,检验闭环系统的稳定性,将最优控制代入状态方程, 通过计算可知闭环系统确实是渐进稳定的。
4.3.4 有限时间时变输出调节器
定理: 设线性时变系统方程为
性能指标为(23),其中u(t)无约束,tf 固定,则存在使J=min 的唯一最优控制 最优性能指标为
4.3.2 有限时间时变状态调节器
设线性时变系统
其中u(t)无约束,F(t),Q(t)非负定,R(t)正定,t0,tf固定,末 端状态x(tf)自由,确定最优控制u*(t)使得性能指标(22)极小.
(1) 最优解得充要条件
定理 对于上述问题,其最优控制的充要条件是
(24)
最优性能指标为
(25)
其中P(t)为n×n对称非负矩阵,满足下列Riccati方程
可控,{A,C}可观,则使性能指标J极小的近似最优控制为
ˆ 式中 P 为对称正定常阵,满足
常值伴随向量为
将最优控制代入系统方程,得到相应的闭环系统的解为最 优轨线x*(t).
解:由条件可知
性能指标可表示为
则
因此,可控可观。
解Riccati方程,得
求伴随向量
确定近似最优控制
将最优控制律代入系统方程,得到闭环系统方程,然后判 断是否稳定,通过计算闭环系统确实是渐进稳定的。
(23)
最优控制问题为:当系统受扰动偏离原输出平衡状态时, 要求产生一控制向量,使得系统输出保持在原平衡状态 附近,并使上面的性能指标极小,称为状态调节器问题。 (3) 输出跟踪系统问题 若C(t)≠I, z(t) ≠ 0,则 最优控制问题为:当理想输入作用于系统时,要求产生一 控制向量,使得系统实际输出向量始终跟踪理想输入 的变化 ,并使性能指标(21) 极小,称为输出跟踪系统 问题。
在(33)中,令t=tf, 与(32)比较,可得结论中的边界条件。因
为P(t)与g(t)均可解,所以将(33)代入u*(t)可得到最优控制
表达式,再将最优控制代入状态方程中可得到最优轨线
x*(t).
4.3.7 无限时间定常输出跟踪系统
定理: 设线性定常系统方程为
性能指标为
e(t)为输出误差向量,并且e(t)= z (t ) y (t ) .若矩阵对{A,B} ˆ
(36)
根据最优性原理,如下关系成立
将上式代入(36)得到动态规划基本递推方程
(37)
利用上式求解最优控制序列时,从过程的最后一项开始, 逐级逆向递推:首先令k=N-1则由式(37)可得到
(38)
式中J*[x[N],N]表示代价函数中的末项值。对于(35)问题, 代价函数中无末值项, J*[x[N],N]=0,故式(38)为单级最优 决策问题。 令k=N-2,则由式(37)可得到
4.3.6 有限时间时变输出跟踪系统
定理: 设线性定常系统方程为
性能指标为
u(t)无约束,则存在使J=min的最优控制为
其中P(t)为对称非负实矩阵,满足
及边界条件 的唯一解。g(t)为伴随状态向量,满足方程
及边界条件 闭环最优跟踪系统
在初始条件下的最优轨线为x*(t)。
证明:利用极小值原理进行证明,构造哈密尔顿函数
由极值条件,在u(t)不受约束时,有
则
由正则方程可知
(30)
(31)
横截条件
(32)
假设 式中P(t),g(t)待定。对上式求导可得
(33)
(34)
将(33)代入(30),再将得到的 x 代入(34),可得
再将(33)代入(31)可得
比较上面两个式子可得到
因为上式对任何状态x(t)和任何理想输出z(t)都成立,故等 式两端对应项相等,可得到P(t)和g(t)满足的微分方程。
(性能指标)为
(35)
假 设 f(.) 和 L(.) 连 续 , L(.) 正 有 界 。 求 最 优 控 制 序 列
{u(0),u(1),…,u(N-1)},使代价函数极小。
说明:上述问题中,k表示N级决策过程中的阶段变量,
x(k)表示第k+1级的初始状态,u(k)表示第k+1级采用
的控制向量。问题中的假设是为了保证最优控制序列
解:本题为N=4级最优控制问题。 令k=3
令k=2
令k=1
令k=0
最优解为:
4.4.3 连续动态规划
(1) 连续系统的最优控制问题
设连续系统的状态方程为
性能指标为
控制u(t)有界;在[t0,tf]上,f(.), (.) ,L(.)连续且可微;并假 设以t为初始时刻,t∈[t0,tf],x(t)为初始状态时,函数 J(x,t)连续,且对x(t)和t有连续的一阶和二阶偏导数。 求在容许控制域中,确定最优控制u*(t),使性能指标 最小。
其中Q1=CTQC . 因为Q≥0 必有Q1 ≥0,令 Q1 =DDT ,
由无限时间定常状态调节器定理可得本结论。
由已知可得到
检验系统的可控与可观性
可知满足可控与可观性的要求,利用Riccati方程求出
得到最优控制
将最优控制代入系统方程,检验闭环系统的稳定性,经检 验闭环系统确实是渐进稳定的。
最优轨线满足
P(t)满足
在边界条件上 的唯一解。 证明:将y(t)=C(t)x(t)代入性能指标中,就可以将问题化为 有限时间时变状态调节器问题,即可证得结论。
有限时间时变输出调节器的最优解与有限时间时变 状态调节器的最优解具有相同的最优控制和最优性 能指标表达式,仅在Riccati方程及其边界条件的形 式上有微小差别。 最优输出调节器的最优控制函数不是输出的函数, 仍是状态的现行函数,所以,构成最优控制系统需 要全部状态信息反馈。
为了求上述问题的最优解,除了可以采用极小值原理外, 还可以用连续动态规划法,该方法的数学基础为哈密 尔顿-雅可比方程。
(2) 哈密尔顿-雅可比方程
设在区间[t0,tf]上,控制函数u[t,tf]存在,则最优性能指标
为
由于
与u[t,t+△t]无关,由最优性原理
所以
J ( x, t ) min
*
u[ t ,t t ] t
(3) 最优控制解的存在与唯一性
4.3.3 无限时间定常状态调节器
(1) 问题的描述
设线性定常系统
其中u(t)无约束,要求确定最优控制u*(t)使得性能指标
极小.
(2) 最优解的结果
定理 在上述问题中,若对于任意矩阵D,有DDT=Q,且 是Riccati方程
P
的解,则矩阵对{A,D}完全可观的充要条件是 P 为对称正
2) 积分项 ,若取
该项表示系统在控制过程中的动态误差跟踪的大小。
3) 积分项 ,若
则
该项表示在控制过程中所消耗的能量。
线性二次型最优控制问题的类型:
(1) 状态调节器问题 如果C(t)=I, z(t)=0,则e(t)=-y(t)=-x(t), 并且性能指标为
(22) 最优控制问题为:当系统受扰动偏离原零平衡状态时, 要求产生一控制向量,使得系统状态恢复到原平衡 状态附近,并使上面的性能指标极小,称为状态调 节器问题。 (2) 输出调节器问题 如果z(t)=0,则e(t)=-y(t), 并且性能指标为